车位引导车及车位引导系统

    公开(公告)号:CN215219926U

    公开(公告)日:2021-12-17

    申请号:CN202120981127.1

    申请日:2021-05-10

    IPC分类号: G08G1/14 B62D63/02 H04L29/08

    摘要: 本实用新型涉及一种车位引导车及车位引导系统。该车位引导车包括车位引导系统、云端服务器交互系统、车辆控制系统和语音采集系统;车辆控制系统包括线控底盘平台和自动驾驶模块,自动驾驶模块包括第一域控制器,第一域控制器分别与语音采集系统、车位引导系统和线控底盘平台相连;云端服务器交互系统分别与车位引导系统和第一域控制器相连,用于控制车位引导系统和第一域控制器各自与云端服务器的信息交互。该车位引导车将线控底盘技术和自动驾驶技术融合,可通过语音对引导车进行控制,实现空余车位查询和反向寻车的功能,很大程度上提高了人们查询空余车位、寻找车辆的便利性,同时方便物业对车位进行管理和对小区环境进行监控。

    无人驾驶靶标车
    6.
    发明授权

    公开(公告)号:CN113916061B

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN202111061666.4

    申请日:2021-09-10

    摘要: 本发明实施例提供了一种无人驾驶靶标车,包括移动小车和控制小车,通过控制小车控制移动小车的移动模式;所述靶标板通过位置调节机构安装于移动小车上;位置调节机构受控制小车控制,控制小车通过控制位置调节机构调整靶标板的高度和姿态。本发明所述的无人驾驶靶标车采用了两个无人驾驶小车实现了智能射击训练环境的创建,移动小车用于模拟射击目标,该射击目标结合了智能机器人技术,更接近于实际目标,不局限于定向的移动,在结合了机器人技术后可实现不定向移动,以及路径规划,可应用于不同场景;控制小车可根据用户或者控制中心发送的控制命令,控制移动小车的移动模式,通过控制小车与移动小车的协同配合,可较为真实的模拟不同场景。

    无人驾驶靶标车
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113916061A

    公开(公告)日:2022-01-11

    申请号:CN202111061666.4

    申请日:2021-09-10

    摘要: 本发明实施例提供了一种无人驾驶靶标车,包括移动小车和控制小车,通过控制小车控制移动小车的移动模式;所述靶标板通过位置调节机构安装于移动小车上;位置调节机构受控制小车控制,控制小车通过控制位置调节机构调整靶标板的高度和姿态。本发明所述的无人驾驶靶标车采用了两个无人驾驶小车实现了智能射击训练环境的创建,移动小车用于模拟射击目标,该射击目标结合了智能机器人技术,更接近于实际目标,不局限于定向的移动,在结合了机器人技术后可实现不定向移动,以及路径规划,可应用于不同场景;控制小车可根据用户或者控制中心发送的控制命令,控制移动小车的移动模式,通过控制小车与移动小车的协同配合,可较为真实的模拟不同场景。

    一种车辆感知补盲系统及自动驾驶车辆

    公开(公告)号:CN118004042A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202410187378.0

    申请日:2024-02-20

    IPC分类号: B60R11/00 H05K7/20

    摘要: 本发明涉及自动驾驶领域,尤其涉及一种车辆感知补盲系统及自动驾驶车辆,其中车辆感知补盲系统包括丝杠、第一连接杆、感知模块、第一齿轮、第二齿轮以及第一驱动电机和控制器。通过第一驱动电机,驱动第二齿轮转动,带动与第二齿轮啮合的第一齿轮转动,第一齿轮带动丝杠转动,从而使丝杠上的移动件延丝杠的延伸方向移动,进而通过第一连接杆,带动感知模块沿旋转件向上或向下旋转,从而增加了感知模块对外界环境的感知视场角,大幅降低了车辆感知盲区,减少了自动驾驶传感器设备数量,进而降低了自动驾驶传感器设备成本,加快了自动驾驶技术商业量产应用。

    一种车载传感器的耦合解耦控制方法、装置、介质及设备

    公开(公告)号:CN118816997A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202411303191.9

    申请日:2024-09-19

    摘要: 本申请公开了一种车载传感器的耦合解耦控制方法、装置、介质及设备,通过获取目标车辆所处当前场景的场景信息;基于场景信息,得到目标车辆的传感器的置信度;基于场景信息,计算目标车辆的需求度;基于传感器的置信度和传感器的耦合度、目标车辆的需求度,确定多个传感器的耦合解耦策略;其中,传感器的耦合解耦策略包括解耦处于耦合状态的传感器和耦合处于解耦状态的传感器;基于目标车辆的需求度、传感器的置信度和耦合度,综合确定传感器的耦合解耦策略,从而可以在满足当前场景需求的同时还能够优化传感器的耦合状态,以降低系统的复杂度,从而提高系统的计算效率,继而为自动驾驶提供准确且高效的感知信息。